Modelos Dinámicos en Ingeniería: Comparación entre Modelos Tradicionales y Dinámicos, Resúmenes de Informática

¡Descarga Modelos Dinámicos en Ingeniería: Comparación entre Modelos Tradicionales y Dinámicos y más Resúmenes en PDF de Informática solo en Docsity! FACULTAD DE INGENIERÍA Asignatura: Dinámica de Sistemas Dr. Edward Eddie Bustinza Zuasnabar HUANCAYO - 2020 Email: d.ebustinza@upla.edu.pe Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas y Computación TEMA: MODELOS DINÁMICOS Objetivos: Conocer la gestión de sistemas (Intuición, experiencia, información y heurística), Teoría de Sistemas retroalimentados y Simulación por Computador. UNIDAD I INTRODUCCION AL MODELAMIENTO DE LA DINAMICA DE SISTEMAS COMPARACIÓN Modelos Tradicionales y Modelos Dinámicos MODELOS ESTÁTICOS/EMPÍRICOS MODELOS DINÁMICOS VENTAJAS VENTAJAS Permiten: • Analizar la evolución del proyecto • Elaborar hipótesis y analizar resultados • Compartir diferentes opiniones • Expresar los modelos mentales • Analizar causas y efectos • Incluir el impacto de factores difíciles de cuantificar • “Experimentar” • Fáciles de utilizar • Poca información de partida INCONVENIENTES •Basado en muestras reducidas • Entornos de desarrollo específicos • Proyectos específicos • Resultados no comparables • Basados en el tamaño • No incluyen factores importantes • Sólo facilita el punto de partida INCONVENIENTES • Gran número de atributos (parámetros y funciones) • Poca cultura CONTENIDO     INTRODUCCIÓN COMPARACIÓN: Modelos Tradicionales y MODELOS DINÁMICOS Modelos Dinámicos APLICACIONES  Análisis a priori y post-mortem  Seguimiento  Evaluación de la calidad  Formación  Estimación automática de los resultados deseados LÍNEAS DE TRABAJO MODELOS DINÁMICOS Un Proyecto de Desarrollo de Software es un sistema dinámico socio-tecnológico complejo, cuya evolución temporal viene dada por: Su estructura interna Las características y relaciones los técnicos establecidas entre El nivel de madurez de la organización MODELOS DINÁMICOS Asignación de Proporción de técnicos esfuerzo AprendizajeRECURSOS HUMANOS + Productividad potencial PRODUCCIÓN Esfuerzo diario desarrollo + + + -Tareas desarrolladas Productividad CONTROL PLANIFICACIÓN SQA y Prueba Líneas de comunicación Cansancio/Motivación MODELOS DINÁMICOS Productividad estimada desarrollo Tareas descubiertas - + Esfuerzo estimado desarrollo + RECURSOS HUMANOS Tamaño en tareas Productividad estimada prueba - Esfuerzo estimado prueba + PRODUCCIÓN + Esfuerzo estimado + + + Esfuerzo estimado SQA + Esfuerzo notificado + + CONTROL PLANIFICACIÓN Tamaño en esfuerzo + Esfuerzo que queda Presión - MODELOS DINÁMICOS Técnicos deseados Técnicos necesarios RECURSOS HUMANOS + Disponibilidad PRODUCCIÓN Técnicos necesarios para acabar - -Tiempo que queda CONTROL PLANIFICACIÓN Tiempo transcurrido Tamaño en tiempo Tiempo estimado APLICACIONES Formación ESTIMACIONES INICIALES - ESTIMACIONES - PRESIÓN CONTRATACIÓN + PROGRESO + + ERRORES + PÉRDIDAS - PRODUCTIVIDAD + APLICACIONES Estimación automática de los resultados deseados •Entorno del proyecto y de la organización Entorno de Simulación •(Resultados deseados) Reglas de Gestión B. D. Técnica de aprendizaje automático APLICACIONES Estimación automática de los resultados deseados Se podrán estimar resultados BUENOS para el tiempo si: ADMPPS > 0.74, MNHPXS <= 1.46, 0.36 <= INUST <= 0.47 “La dedicación media de los técnicos es alta, el número de técnicos nuevos por cada técnico experto a tiempo completo es bajo y el porcentaje de técnicos estimados al inicio del proyecto es de medio a bajo”